摘要：代碼實現(xiàn)六堆排序算法簡介堆排序是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。九計數(shù)排序算法簡介計數(shù)排序是一種穩(wěn)定的排序算法。計數(shù)排序不是比較排序，排序的速度快于任何比較排序算法。

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1）算法簡介

插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實現(xiàn)上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的額外空間的排序），因而在從后向前掃描過程中，需要反復(fù)把已排序元素逐步向后挪位，為最新元素提供插入空間。

2）算法描述和實現(xiàn)

一般來說，插入排序都采用in-place在數(shù)組上實現(xiàn)。具體算法描述如下：

從第一個元素開始，該元素可以認為已經(jīng)被排序；
取出下一個元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描；
如果該元素（已排序）大于新元素，將該元素移到下一位置；
重復(fù)步驟3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
將新元素插入到該位置后；
重復(fù)步驟2~5。

JavaScript代碼實現(xiàn)：

function insertionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === "Array") {
        for (var i = 1; i < array.length; i++) {
            var key = array[i];
            var j = i - 1;
            while (j >= 0 && array[j] > key) {
                array[j + 1] = array[j];
                j--;
            }
            array[j + 1] = key;
        }
        return array;
    } else {
        return "array is not an Array!";
    }
}

3）算法分析

最佳情況：輸入數(shù)組按升序排列。T(n) = O(n)
最壞情況：輸入數(shù)組按降序排列。T(n) = O(n2)
平均情況：T(n) = O(n2)

1）算法簡介

二分插入（Binary-insert-sort)排序是一種在直接插入排序算法上進行小改動的排序算法。其與直接插入排序算法最大的區(qū)別在于查找插入位置時使用的是二分查找的方式，在速度上有一定提升。

2）算法描述和實現(xiàn)

一般來說，插入排序都采用in-place在數(shù)組上實現(xiàn)。具體算法描述如下：

從第一個元素開始，該元素可以認為已經(jīng)被排序；
取出下一個元素，在已經(jīng)排序的元素序列中二分查找到第一個比它大的數(shù)的位置；
將新元素插入到該位置后；
重復(fù)上述兩步。

JavaScript代碼實現(xiàn)：

function binaryInsertionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === "Array") {
        for (var i = 1; i < array.length; i++) {
            var key = array[i], left = 0, right = i - 1;
            while (left <= right) {
                var middle = parseInt((left + right) / 2);
                if (key < array[middle]) {
                    right = middle - 1;
                } else {
                    left = middle + 1;
                }
            }
            for (var j = i - 1; j >= left; j--) {
                array[j + 1] = array[j];
            }
            array[left] = key;
        }
        return array;
    } else {
        return "array is not an Array!";
    }
}

3）算法分析

最佳情況：T(n) = O(nlogn)
最差情況：T(n) = O(n2)
平均情況：T(n) = O(n2)

1）算法簡介

選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最?。ù螅┰兀娣诺脚判蛐蛄械钠鹗嘉恢?，然后，再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最?。ù螅┰?，然后放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。

2）算法描述和實現(xiàn)

n個記錄的直接選擇排序可經(jīng)過n-1趟直接選擇排序得到有序結(jié)果。具體算法描述如下：

初始狀態(tài)：無序區(qū)為R[1..n]，有序區(qū)為空；
第i趟排序(i=1,2,3…n-1)開始時，當(dāng)前有序區(qū)和無序區(qū)分別為R[1..i-1]和R(i..n）。該趟排序從當(dāng)前無序區(qū)中選出關(guān)鍵字最小的記錄 R[k]，將它與無序區(qū)的第1個記錄R交換，使R[1..i]和R[i+1..n)分別變?yōu)橛涗泜€數(shù)增加1個的新有序區(qū)和記錄個數(shù)減少1個的新無序區(qū)；
n-1趟結(jié)束，數(shù)組有序化了。

JavaScript代碼實現(xiàn)：

function selectionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === "Array") {
        var len = array.length, temp;
        for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
            var min = array[i];
            for (var j = i + 1; j < len; j++) {
                if (array[j] < min) {
                    temp = min;
                    min = array[j];
                    array[j] = temp;
                }
            }
            array[i] = min;
        }
        return array;
    } else {
        return "array is not an Array!";
    }
}

3）算法分析

最佳情況：T(n) = O(n2)
最差情況：T(n) = O(n2)
平均情況：T(n) = O(n2)

1）算法簡介

冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

2）算法描述和實現(xiàn)

具體算法描述如下：

比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換它們兩個；
對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結(jié)尾的最后一對，這樣在最后的元素應(yīng)該會是最大的數(shù)；
針對所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個；
重復(fù)步驟1~3，直到排序完成。

JavaScript代碼實現(xiàn)：

function bubbleSort(arr){
    //外層循環(huán)，共要進行arr.length次求最大值操作
    for(var i=0;i
五、快速排序
1）算法簡介
快速排序的基本思想：通過一趟排序?qū)⒋庞涗浄指舫瑟毩⒌膬刹糠?，其中一部分記錄的關(guān)鍵字均比另一部分的關(guān)鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續(xù)進行排序，以達到整個序列有序。
2）算法描述和實現(xiàn)
快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體算法描述如下：
從數(shù)列中挑出一個元素，稱為 "基準(zhǔn)"（pivot）；
重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)（partition）操作；
遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。

JavaScript代碼實現(xiàn)：
var quickSort = function(arr) {

　　if (arr.length <= 1) { return arr; }

　　var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);

　　var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];

　　var left = [];

　　var right = [];

　　for (var i = 0; i < arr.length; i++){

　　　　if (arr[i] < pivot) {

　　　　　　left.push(arr[i]);

　　　　} else {

　　　　　　right.push(arr[i]);

　　　　}

　　}

　　return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));

};

六、堆排序
1）算法簡介
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu)，并同時滿足堆積的性質(zhì)：即子結(jié)點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節(jié)點。
2）算法描述和實現(xiàn)
具體算法描述如下：
將初始待排序關(guān)鍵字序列(R1,R2....Rn)構(gòu)建成大頂堆，此堆為初始的無序區(qū)；
將堆頂元素R[1]與最后一個元素R[n]交換，此時得到新的無序區(qū)(R1,R2,......Rn-1)和新的有序區(qū)(Rn),且滿足R[1,2...n-1]<=R[n]；
由于交換后新的堆頂R[1]可能違反堆的性質(zhì)，因此需要對當(dāng)前無序區(qū)(R1,R2,......Rn-1)調(diào)整為新堆，然后再次將R[1]與無序區(qū)最后一個元素交換，得到新的無序區(qū)(R1,R2....Rn-2)和新的有序區(qū)(Rn-1,Rn)。不斷重復(fù)此過程直到有序區(qū)的元素個數(shù)為n-1，則整個排序過程完成。

JavaScript代碼實現(xiàn)：
/*方法說明：堆排序
@param  array 待排序數(shù)組*/           
function heapSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === "Array") {
        //建堆
        var heapSize = array.length, temp;
        for (var i = Math.floor(heapSize / 2); i >= 0; i--) {
            heapify(array, i, heapSize);
        }
 
        //堆排序
        for (var j = heapSize - 1; j >= 1; j--) {
            temp = array[0];
            array[0] = array[j];
            array[j] = temp;
            heapify(array, 0, --heapSize);
        }
    } else {
        return "array is not an Array!";
    }
}
/*方法說明：維護堆的性質(zhì)
@param  arr 數(shù)組
@param  x   數(shù)組下標(biāo)
@param  len 堆大小*/
function heapify(arr, x, len) {
    if (Object.prototype.toString.call(arr).slice(8, -1) === "Array" && typeof x === "number") {
        var l = 2 * x, r = 2 * x + 1, largest = x, temp;
        if (l < len && arr[l] > arr[largest]) {
            largest = l;
        }
        if (r < len && arr[r] > arr[largest]) {
            largest = r;
        }
        if (largest != x) {
            temp = arr[x];
            arr[x] = arr[largest];
            arr[largest] = temp;
            heapify(arr, largest, len);
        }
    } else {
        return "arr is not an Array or x is not a number!";
    }
}

3）算法分析
最佳情況：T(n) = O(nlogn)
最差情況：T(n) = O(nlogn)
平均情況：T(n) = O(nlogn)

七、歸并排序
1）算法簡介
歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應(yīng)用。歸并排序是一種穩(wěn)定的排序方法。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表，稱為2-路歸并。
2）算法描述和實現(xiàn)
具體算法描述如下：
把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列；
對這兩個子序列分別采用歸并排序；
將兩個排序好的子序列合并成一個最終的排序序列。

JavaScript代碼實現(xiàn)：
function mergeSort(array, p, r) {
    if (p < r) {
        var q = Math.floor((p + r) / 2);
        mergeSort(array, p, q);
        mergeSort(array, q + 1, r);
        merge(array, p, q, r);
    }
}
function merge(array, p, q, r) {
    var n1 = q - p + 1, n2 = r - q, left = [], right = [], m = n = 0;
    for (var i = 0; i < n1; i++) {
        left[i] = array[p + i];
    }
    for (var j = 0; j < n2; j++) {
        right[j] = array[q + 1 + j];
    }
    left[n1] = right[n2] = Number.MAX_VALUE;
    for (var k = p; k <= r; k++) {
        if (left[m] <= right[n]) {
            array[k] = left[m];
            m++;
        } else {
            array[k] = right[n];
            n++;
        }
    }
}

3）算法分析
最佳情況：T(n) = O(n)
最差情況：T(n) = O(nlogn)
平均情況：T(n) = O(nlogn)

八、桶排序
1）算法簡介
桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假設(shè)輸入數(shù)據(jù)服從均勻分布，將數(shù)據(jù)分到有限數(shù)量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序算法或是以遞歸方式繼續(xù)使用桶排序進行排序）。
2）算法描述和實現(xiàn)
具體算法描述如下：
設(shè)置一個定量的數(shù)組當(dāng)作空桶；
遍歷輸入數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)一個一個放到對應(yīng)的桶里去；
對每個不是空的桶進行排序；
從不是空的桶里把排好序的數(shù)據(jù)拼接起來。

JavaScript代碼實現(xiàn)：
/*方法說明：桶排序
@param  array 數(shù)組
@param  num   桶的數(shù)量*/
function bucketSort(array, num) {
    if (array.length <= 1) {
        return array;
    }
    var len = array.length, buckets = [], result = [], min = max = array[0], regex = "/^[1-9]+[0-9]*$/", space, n = 0;
    num = num || ((num > 1 && regex.test(num)) ? num : 10);
    for (var i = 1; i < len; i++) {
        min = min <= array[i] ? min : array[i];
        max = max >= array[i] ? max : array[i];
    }
    space = (max - min + 1) / num;
    for (var j = 0; j < len; j++) {
        var index = Math.floor((array[j] - min) / space);
        if (buckets[index]) {   //  非空桶，插入排序
            var k = buckets[index].length - 1;
            while (k >= 0 && buckets[index][k] > array[j]) {
                buckets[index][k + 1] = buckets[index][k];
                k--;
            }
            buckets[index][k + 1] = array[j];
        } else {    //空桶，初始化
            buckets[index] = [];
            buckets[index].push(array[j]);
        }
    }
    while (n < num) {
        result = result.concat(buckets[n]);
        n++;
    }
    return result;
}

3）算法分析
桶排序最好情況下使用線性時間O(n)，桶排序的時間復(fù)雜度，取決與對各個桶之間數(shù)據(jù)進行排序的時間復(fù)雜度，因為其它部分的時間復(fù)雜度都為O(n)。很顯然，桶劃分的越小，各個桶之間的數(shù)據(jù)越少，排序所用的時間也會越少。但相應(yīng)的空間消耗就會增大。
九、計數(shù)排序
1）算法簡介
計數(shù)排序(Counting sort)是一種穩(wěn)定的排序算法。計數(shù)排序使用一個額外的數(shù)組C，其中第i個元素是待排序數(shù)組A中值等于i的元素的個數(shù)。然后根據(jù)數(shù)組C來將A中的元素排到正確的位置。它只能對整數(shù)進行排序。
2）算法描述和實現(xiàn)
具體算法描述如下：
找出待排序的數(shù)組中最大和最小的元素；
統(tǒng)計數(shù)組中每個值為i的元素出現(xiàn)的次數(shù)，存入數(shù)組C的第i項；
對所有的計數(shù)累加（從C中的第一個元素開始，每一項和前一項相加）；
反向填充目標(biāo)數(shù)組：將每個元素i放在新數(shù)組的第C(i)項，每放一個元素就將C(i)減去1。

JavaScript代碼實現(xiàn)：
function countingSort(array) {
    var len = array.length, B = [], C = [], min = max = array[0];
    for (var i = 0; i < len; i++) {
        min = min <= array[i] ? min : array[i];
        max = max >= array[i] ? max : array[i];
        C[array[i]] = C[array[i]] ? C[array[i]] + 1 : 1;
    }
    for (var j = min; j < max; j++) {
        C[j + 1] = (C[j + 1] || 0) + (C[j] || 0);
    }
    for (var k = len - 1; k >=0; k--) {
        B[C[array[k]] - 1] = array[k];
        C[array[k]]--;
    }
    return B;
}

3）算法分析
當(dāng)輸入的元素是n 個0到k之間的整數(shù)時，它的運行時間是 O(n + k)。計數(shù)排序不是比較排序，排序的速度快于任何比較排序算法。由于用來計數(shù)的數(shù)組C的長度取決于待排序數(shù)組中數(shù)據(jù)的范圍（等于待排序數(shù)組的最大值與最小值的差加上1），這使得計數(shù)排序?qū)τ跀?shù)據(jù)范圍很大的數(shù)組，需要大量時間和內(nèi)存。
文章來源：http://blog.jobbole.com/76339/